[发明专利]一种修正的矢量扰动软解调方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是VP的软解调方案的设计。在本发明的所提的方法中，对原始的LLR函数进行了修正，将取模的部分考虑到了函数之中，使得修正后的函数能够符合VP接收端取模后数据的概率分布要求，从而修正了输出的软信息。本发明提出的方案相比于直接对VP进行硬判决和原始软判决而言，能够提供很好的性能增益。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种修正的矢量扰动软解调方法。

背景技术

近来，一种新的非线性预编码技术——矢量扰动(Vector Perturbation，VP)预编码被提出，其关键思想是选择一个加性扰动矢量来对发送符号进行整形，通过LRA等搜索算法来获得最优扰动矢量。通过这些向量扰动技术，使得该编码技术可以达到接近总容量的性能。另一方面，软判决技术使用对数似然比(Log-Likelihood Ratio,LLR)等软信息，结合相关信道编码技术输出软信息，使得系统整体误码性能相比于硬判决和软判决得到较大的提升。

然而，VP技术中使用了取模操作，使得在接收端的数据不服从高斯分布。

发明内容

本发明针对上述问题，通过修复原始LLR，提出了新的LLR函数用于VP的软判决来提升VP系统的整体误码性能。

为了便于理解，对本发明采用的修正的软判决方案进行如下说明：

VP技术使用一个扰动向量来扰动原始数据，即v＝s+τl，其中，v表示扰动后的数据，s表示符号向量，l表示扰动向量，其维数与s相同，τ是一个正实数，通常选为τ＝2|c|_max+△，其中，为QAM星座集合中具有最大幅度星座点符号的模值，表示星座点符号间的最小欧式距离。假设采用ZF预编码，即预编码矩阵为发射功率归一化为1，则发送的信号为其中，则接收数据为接收数据首先乘以功率归一化因子后，再通过取模运输去掉扰动矢量，得到取模运算定义为由此可以发现此时的噪声服从的分布为高斯取模分布，无法直接使用LLR作为软信息。

本发明的技术方案如下：

一种修正的矢量扰动软解调方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、定义发送符号向量为s，一个符号对应n个比特{b_n...b₂，b₁，b₀}；

S2、对于向量s中的第i个元素s_i，s_i对应第i位b_i，令b_i对应取值概率与s_i的同相分量有关，即m为b_i＝0时对应的符号s_i的同相分量的值；

S3、计算b_i＝0的概率：

其中，M为c_i的所有取值，c_i为的取值，x为的第i个元素的实部，τ是一个正实数，为均值为0，方差为2σ的高斯变量，n_i表示n的第i个元素，取模运算定义为

对ln(P{x|b_i＝0})加权：

其中l为扰动量；

对M取值加入限制使得M±τ∈[-τ,τ]，同理，计算b_i＝1的概率，得到b_i的软信息得到最终对数似然比(LLR)为：

其中M₀，M₁分别为b_i＝0和b_i＝1时对应的c_i的所有取值；